个股资金是判断个股趋势的一个有参考价值的指标之一,通过akshare的接口我们可以轻易地获取资金量并通过numpy的统计接口实现按我们自己的想法实现基础的统计分析。
# 资金流向指标 def fund_flow_index(code, market): individual_flow = [] individual_flow = ak.stock_individual_fund_flow(code, market=market) # 根据日期进行倒序排序,保证最新的数据靠前 flow_desc = individual_flow.sort_values('日期', ascending=False) result = [] if len(flow_desc) > 30: #资金量字段 fund_flow = flow_desc[[ '主力净流入-净额', '超大单净流入-净额', '大单净流入-净额', '中单净流入-净额', '小单净流入-净额']] #占比字段 fund_flow_rate = flow_desc[[ '主力净流入-净占比', '超大单净流入-净占比', '大单净流入-净占比', '中单净流入-净占比', '小单净流入-净占比']] # numpy.sum函数实现资金的汇总 last_day_flow = np.sum(fund_flow[0:1].astype(float), axis=0) # sum函数实现资金合计 one_total = sum(last_day_flow) print("当日资金量:", one_total) result.append(str(one_total)) three_day_flow = np.sum(fund_flow[0:3].astype(float), axis=0) print("3天资金量:", sum(three_day_flow)) three_total = sum(three_day_flow) result.append(str(three_total)) five_day_flow = np.sum(fund_flow[0:5].astype(float), axis=0) print("5天资金量:", sum(five_day_flow)) five_total = sum(five_day_flow) result.append(str(five_total)) ten_day_flow = np.sum(fund_flow[0:10].astype(float), axis=0) print("10天资金量:", sum(ten_day_flow)) ten_total = sum(ten_day_flow) result.append(str(ten_total)) # 资金指标 flow_index = "满足" if ten_total > five_total > three_total > one_total > 0 else "不满足" result.append(str(flow_index)) print(fund_flow_rate[0:1]) # 当日交易的资金分布情况 fst_day_flow_rate = fund_flow_rate[0:1].values[0] for i in range(len(fst_day_flow_rate)): result.append(str(fst_day_flow_rate[i])) return result
if __name__ == '__main__': fund_flow_index('002130', 'sz')
执行结果:
通过以上方法可以一目了然地看到资金汇总情况,资金分布情况。用户也可以根据自己的想法进行不同时间段的资金统计分析,stock_individual_fund_flow接口支持最多4个月的统计数据。